시험 직전 요약장

1. TP=40, FP=10, FN=20, TN=930일 때 precision과 recall은?
2. 임계값을 낮출 때 고정된 점수에서 TP·FP·FN·TN은 각각 어느 방향으로 변할 수 있는가?
3. FP 비용 2, FN 비용 10이고 FP=20, FN=3이면 총 오류비용은?
4. ROC의 가로축과 세로축 공식을 쓰시오.

분류는 관측 대상을 미리 정의된 범주 중 하나로 예측하는 지도학습 과제다. 이진분류에서 관심 범주를 양성(positive)이라 두면 다음 네 결과가 생긴다.

• TP: 실제 양성을 양성으로 예측
• TN: 실제 음성을 음성으로 예측
• FP: 실제 음성을 양성으로 잘못 예측
• FN: 실제 양성을 음성으로 놓침

양성은 ‘좋은 결과’가 아니라 분석에서 관심 대상으로 정한 범주다.

공식은 다음과 같다.

• Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
• Precision = TP/(TP+FP)
• Recall = TP/(TP+FN)
• Specificity = TN/(TN+FP)
• F1 = 2×Precision×Recall/(Precision+Recall)

예를 들어 TP=40, FP=10, FN=20, TN=930이면 전체는 1,000건이다.

• Accuracy = 970/1000 = 0.97
• Precision = 40/50 = 0.80
• Recall = 40/60 ≈ 0.6667
• Specificity = 930/940 ≈ 0.9894
• F1 = 80/(80+10+20) = 80/110 ≈ 0.7273

양성이 매우 희귀하면 모두 음성으로 예측해도 정확도가 높을 수 있으므로 오류비용에 맞는 지표를 함께 본다.